package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/6/6
 * DIM维度层处理
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 开发流程总结
 *      准备环境
 *      检查点相关的设置
 *      从kafka的topic_db主题中读取数据
 *          MyKafkaUtil->getKafkaSource KafkaSource底层维护了消费的偏移量
 *      对读取的数据进行类型的转换以及ETL
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~主流~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC从配置表中读取配置信息
 *      将配置信息进行广播
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~配置流~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      将主流和广播流进行关联--connect
 *      对关联之后的数据进行处理--process
 *          class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *              open:将配置信息预加载到configMap集合中，解决主流数据写到，配置信息还没有被加载到广播状态的情况
 *              processElement:处理主流数据
 *                  获取广播状态
 *                  获取当前操作的业务数据对应的表名
 *                  根据表名到广播状态或者configMap中获取对应的配置信息
 *                  如果配置信息不为空，说明是处理的是维度数据
 *                      过滤掉不需要传递的属性 filterColumn
 *                      补充输出的目的地 sink_table
 *                      将data部分传递到下游
 *              processBroadcastElement:处理广播流数据
 *                  op="d"
 *                      将配置信息从广播状态以及对应的configMap中删除掉
 *                  op!="d"
 *                      提前将维度表创建出来---checkTable
 *                      将配置信息放到广播状态以及对应的configMap中
 *          }
 *      将维度数据写到phoenix表中
 *          class DimSinkFunction implement SinkFunction{
 *              invoke:拼接upsert语句，使用jdbc执行upsert
 *          }
 *  执行流程总结（以同步品牌维度历史数据为例）
 *      将相关的进程都启动起来
 *      当DimApp应用启动会将配置信息加载到程序中
 *      执行mysql_to_kafka_init.sh base_trademark
 *      底层执行的maxwell-bootstrap命令
 *      当maxwell-bootstrap命令执行的时候，会到指定的数据库的表中进行全表扫描
 *      将扫描到的数据 交给maxwell进程进行处理
 *      maxwell会将数据封装为json字符串，发送到kafka的topic_db主题中
 *      DimApp从kafka的topic_db主题中读取数据并对其进行处理
 *      在处理的时候，会根据表名到广播状态或者configMap中找对应的配置信息，判断处理的是不是维度数据
 *      如果是维度数据，将其传递到下游
 *      将维度流中的数据写到phoenix表中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        /*//TODO 2.检查点相关的设置
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.1 开启检查点
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 job取消后 检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";

        //3.2 创建消费者对象
        KafkaSource<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);

        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env
            .fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka_source");

        //TODO 4.对流中进行类型转换并进行简单ETL  jsonStr->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if (!"bootstrap-start".equals(type) && !"bootstrap-complete".equals(type)) {
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print(">>>");

        //TODO 5.使用FlinkCDC读取配置表中的数据---配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop102")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall1219_config")
            .tableList("gmall1219_config.table_process")
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .build();
        DataStreamSource<String> mySqlDS = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysql_source");

        //TODO 6.对配置流进行广播---广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySqlDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 7.将主流业务数据与广播流中的配置信息进行关联---connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 8.对关联之后的数据进行处理---过滤出维度数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );
        //TODO 9.将维度数据写到Phoenix表中
        dimDS.print(">>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());
        env.execute();
    }
}
